MIL编程的一些例子,MIL,图像处理,机器视觉,欢迎大家共同研究MIL.国内关于MIL的资料非常少,找到的资源很少,分享给大家.

经过一段时间的了解学习labview2018机器视觉，现在总结一下在一个文件夹中读取一张图片然后进行直方图分析的程序，适合菜鸟……

以车辆自动驾驶系统中的道路环境感知技术为研究对象，开发了一套前方车辆检测系统，该系统利用安装在车辆上的相机和毫米波雷达实时获取前方道路信息，通过各传感器的数据接收、处理以及融合算法，实现及时、准确、可靠、具有环境适应性的前方车辆检测。

针对圆柱型高精密零件高曲率表面缺陷检测的问题，设计并实现了基于机器视觉的在线检测系统。检测时，为了解决金属件表面反光的问题，设计了专用的光源系统和照明方式。通过光学系统和机械旋转平台的配合，圆柱型零件在旋转的过程中被光学系统成像，从而可以采集到完整的圆柱面图像；经过快速的图像处理技术，可以检测到微米级的轴承表面缺陷；然后对表面缺陷进行形貌分析，确定缺陷的类型。检测结果表明系统具有效率高、精度高、易于使用等特点，可有效解决圆柱型高精密零件表面缺陷在线检测的问题。

针对高分辨率遥感卫星图像采用单一算法难以有效去除不均匀云雾的问题,提出一种基于图像分割和暗原色先验改进方法相结合的优化算法。采用图像分割技术将原云雾图像分割成浓雾部分和淡雾部分。浓雾部分采用加权多尺度Retinex算法进行局部增强去雾处理;淡雾部分采用改进暗原色方法,将暗原色图像去雾模型由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,提取亮度分量,获取准确的大气光值,并采用容差机制优化获取大气透射率,在此基础上采用自动色阶法增强处理,获取去除云雾后的图像。实验对比表明提出的算法能够很好地还原图像细节,有效恢复图像的颜色和清晰度。

点云分割是点云数据处理的关键环节，区域生长因在三维点云分割中易于实现、便于使用而得到了广泛应用，然而由于点云特征的不确定性及种子点选取不合理导致传统区域生长法局部分割性能不稳定。针对此问题，提出一种改进的区域生长分割方法。通过估算点云数据曲率大小，并将曲率最小点设置为种子节点，即从点云数据最平坦的区域开始生长，以减少分段总数，再根据点云数据的局部特征确定生长准则。实验结果表明，该方法不仅能有效地对点云数据进行分割，而且解决了传统区域生长分割不稳定的问题，提高了点云分割的精确性和可靠性。

Halcon数字图像处理 刘国华编 西安电子科技大学出版社 2018年5月第一版

MATLAB基于GUI实现的一些基本图像操作，包括转灰度，滤波，边缘检测，求梯度直方图等等

计算机图像处理与识别技术的应用与_省略_像处理_分析与机器视觉_第3版.pdf

基于模糊PID算法的球形两栖机器人运动控制